ProposiÃÃo e avaliaÃÃo de algoritmos de filtragem adaptativa baseados na rede de kohonen / Proposition and evaluation of the adaptive filtering algorithms basad on the kohonen
AUTOR(ES)
Luis Gustavo Mota Souza
DATA DE PUBLICAÇÃO
2007
RESUMO
A Rede Auto-OrganizÃvel de Kohonen (Self-Organizing Map - SOM), por empregar um algoritmo de aprendizado nÃo supervisionado, vem sendo tradicionalmente aplicada na Ãrea de processamento de sinais em tarefas de quantizaÃÃo vetorial, enquanto que redes MLP (Multi-layer Perceptron) e RBF (Radial Basis Function) dominam as aplicaÃÃes que exigem a aproximaÃÃo de mapeamentos entrada-saÃda. Este tipo de aplicaÃÃo à comumente encontrada em tarefas de filtragem adaptativa que podem ser formatadas segundo a Ãtica da modelagem direta e inversa de sistemas, tais como identificaÃÃo equalizaÃÃo de canais de comunicaÃÃo. Nesta dissertaÃÃo, a gama de aplicaÃÃes da rede SOM à estendida atravÃs da proposiÃÃo de filtros adaptativos neurais baseados nesta rede, mostrando que os mesmos sÃo alternativas viÃveis aos filtros nÃo-lineares baseados nas redes MLP e RBF. Isto torna-se possÃvel graÃas ao uso de uma tÃcnica recentemente proposta, Quantized Temporal Associative Memory - VQTAM), que basicamente usa a filosofia de chamada MemÃria Associativa Temporal por QuantizaÃÃo Vetorial (Vector )treinamento da rede SOM para realizar a quantizaÃÃo vetorial simultÃnea dos espaÃos de entrada e de saÃda relativos ao problema de filtragem analisado. A partir da tÃcnica VQTAM, sÃo propostos trÃs arquiteturas de filtros adaptativos baseadas na rede SOM, cujos desempenhos foram avaliados em tarefas de identificaÃÃo e equalizaÃÃo de canais nÃolineares. O canal usado nas simulaÃÃes foi modelado como um processo auto-regressivo de Gauss-Markov de primeira ordem, contaminado com ruÃdo branco gaussiano e dotado de nÃo-linearidade do tipo saturaÃÃo (sigmoidal). Os resultados obtidos mostram que filtros adaptativos baseados na rede SOM tÃm desempenho equivalente ou superior aos tradicionais filtros transversais lineares e aos filtros nÃo-lineares baseados na rede MLP.
ASSUNTO(S)
filtragem adaptativa rede auto-organizÃvel de kohonen aproximaÃÃo de funÃÃes teleinformatica redes neurais artificiais quantizaÃÃo vetorial artificial neural networks, function approximation, adaptive filterinig self-organizing map, vector quantization.
ACESSO AO ARTIGO
http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2034Documentos Relacionados
- ProposiÃÃo do uso de indicadores ambientais na avaliaÃÃo de desempenho de portos brasileiros
- Proposal and evaluation of methods for estimating the optimum size of experimental parcels
- Sobre a velocidade de convergência da filtragem adaptativa IIR.
- STUDY AND DEVELOPMENT DE UMA FAMILY OF Not LINEAR ALGORITHMS FOR FILTERING ADAPTATIVE
- Array algorithms for filtering of linear systems